よく書かれたアブストラクトは、論文全体に関する情報を提供し、読者にあなたの発言を準備させます。読者に情報を与え、同時に読者を導くアブストラクトを書くのは必ずしも簡単ではありません。どのようなタイプの文章でもそうですが、アブストラクトを書く際にも従うべき手順やルールがあります。でも心配はいりません！

この記事では、アブストラクトとは何かを定義し、その書き方を順を追って説明する。

TL; DR

  • アブストラクトとは、100～250語で構成される段落のことで、読者に論文全体の概要を手短に伝えることを目的としている。
  • アブストラクトでは、論文の目的、論旨、方法を簡潔に説明しなければなりません。
  • 要旨は、序論、目的、方法、結果、結論の5つの部分からなる。
  • 抄録には、情報的、記述的、批判的、ハイライトの4つのタイプがある。
  • よくできたアブストラクトを作成するには、リサーチを行い、声明文や質問を加え、論旨を紹介し、論旨を裏付ける詳細を加える必要がある。
  • アブストラクト・ライティングを次のレベルに引き上げたいなら、最先端のAIライティング機能を提供するTextCortex 。

アブストラクトとは何か？

アブストラクトは100～250ワードで構成される報告用の段落で、組織や読者に論文全体の概要を手短に伝えることを目的としています。アブストラクトは、論文を表現し、研究の重要なポイントを強調し、その意味合いや応用を示唆するものでなければなりません。アブストラクトは論文の要約であるだけでなく、読者にとっての論文のガイドでもあります。

アブストラクトの書き方
抽象的な例

アブストラクトの目的

よく書かれたアブストラクトは、論文の基本的な内容と要点を迅速かつ正確に示すものでなければなりません。その目的は、読者に情報を提供し、潜在的な読者に論文を紹介することです。アブストラクトを読めば、読者はその論文の内容、擁護する論文、論文を支持する論拠を知るはずです。

アブストラクトの5つの部分

あらゆる種類の文章と同様、アブストラクトにもアウトラインがあります。読者の注意を引き、規則を遵守したアブストラクトを書きたいのであれば、これらの部分を省略すべきではありません。抄録は以下の5つの部分から構成されます：

  • はじめに
  • 目的
  • 方法
  • 結果
  • 結論

アブストラクトの種類

さまざまなユースケースに使用できるさまざまなアブストラクトがあります。それぞれのアブストラクトには、異なる使用領域と、異なる伝達目標や機能があります。アブストラクトには、インフォメーティブ・アブストラクト、ディスクリプティブ・アブストラクト、クリティカル・アブストラクト、ハイライト・アブストラクトの4種類があります。一般的に研究論文やエッセイで使用されるアブストラクトのタイプはinformativeです。

5つのステップで要約を書くには？

抄録とは何か、抄録の各部分とその種類を学んだところで、次はよく準備された抄録をどのように書くかという話題に移りましょう。優れたアブストラクトを作成するには、相互に関連し、補完し合うステップを踏む必要があります。それでは、5つのステップでアブストラクトの書き方を詳しく見ていきましょう。

ステップ1：リサーチ

アブストラクトや論文を準備する前に、トピックについて詳しく調べる必要があります。そのためには、文献レビューを始め、査読付き論文を調べ、その結果を組み合わせて論文に役立てることができます。また、白紙のページに調査結果の簡単な要約をリストアップし、アブストラクトを書くときに使用することもできます。

抽象的研究

トピックをリサーチする際、手作業で文献をスキャンするのは時間のかかる作業で、誤った情報や無関係な論文を読んでしまい、さらに時間を浪費してしまうことも多い。幸いなことに、AIの助けを借りれば、研究プロセスをより簡単かつ効率的にすることができる。ウェブ検索機能を持つZenoChatのようなAIツールを使えば、学術的な情報源にアクセスして研究を効率化できる。これにより、何時間もかけて無関係な情報を選別することなく、トピックに直接関連する論文を素早く見つけてアクセスすることができます。ZenoChatにお任せください。

ステップ2：声明文

アブストラクトは、明確で簡潔な声明や研究課題から始めるべきです。こうすることで、読者はアブストラクトに何を期待し、あなたの論文がどのような質問に答え、どのようなトピックを扱っているのかを理解することができます。さらに、読者が問題や課題を理解しやすいように、この文章は簡潔であるべきです。

ステップ3：あなたの主張を紹介する

声明文の後に書くべきことは、研究方法とデザイン、主な発見、そして到達した結論を述べることです。この部分には、あなたの方法と内容に関する最も重要なキーポイントを含める必要があります。この部分の目的は、読者があなたの論文の中であなたが答えた質問と触れた主なトピックを特定することです。こうすることで、読者はあなたの論文にどのような情報があり、あなたがどのように論文を守るのかを理解することができます。

ステップ4：詳細を追加する

このステップでは、記事の信頼性を高めるために使用した情報源と、あなたの主張をどのように支持したかを、短い文章で説明する必要があります。例えば、あなたの主張を裏付けるために使用した論文を参照し、この研究のどの点があなたの主張を支持しているかを書くことができます。こうすることで、アブストラクトで論文の信頼性を示すと同時に、読者により詳細な情報を与えることができます。

ステップ5：要約にAIを活用する

どのような種類の文章を作成する場合でも、さまざまな局面でAIツールを利用することができますが、抽象的な文章も例外ではありません。AIの高度な言語理解と機能を使えば、コンテンツを要約したり、文法やスペルを修正したり、文章をよりキャッチーで情報量の多い形に書き換えたりすることができます。抄録作成にAIをどのように活用できるか見てみましょう。

よく書かれたアブストラクトの例

以下は、自然言語処理 (NLP) のトピックに関するよく構成されたアブストラクトです：人間と機械のコミュニケーションを強化する。

本稿では、言語学、コンピュータサイエンス、人工知能が交差する極めて重要な技術である自然言語処理（NLP ）の現状を包括的にレビューする。NLP は、コンピュータにとって価値があり理解しやすい方法で人間の言語を解析、理解、生成することを目的としている。このレビューの焦点は、NLP アプリケーションのパフォーマンスを大幅に向上させた、機械学習アルゴリズムと深層学習アーキテクチャにおける最近の進歩である。現在では機械翻訳、感情分析、情報抽出を含む幅広いアプリケーションを可能にする、ルールベースのシステムから洗練されたニューラルネットワークへのNLP 技術の進化について議論する。さらに、NLP 実践者が直面する残された課題、特に言語的多様性と文脈的ニュアンスの取り扱いについて概説する。最後に、高度なNLP 技術の倫理的考察と潜在的な社会的影響を探る。この研究は、この分野を初めて学ぶ人に基礎的な理解を提供するだけでなく、将来の研究の方向性とアプリケーションに影響を与える可能性のあるNLP のダイナミクスに対する構造的な洞察も提供する。

キーワード：自然言語処理、機械学習、ディープラーニング、感傷分析、情報抽出、言語的多様性、倫理的考察。

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  • リライト
  • まとめる
  • 長くする／短くする
  • 言語の簡略化
  • 執筆を続ける
  • エッセイ草稿 /Blog Post / アウトライン
  • アクションアイテムの検索

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